상관분석-상관관계-상관계수

 

 

<개요>

▶ 상관분석(correlation analysis)

    - 통계를 다루는 분야에서 가장 많이 쓰이는 분석 중 하나

    - 가장 널리 알려진 상관분석 방법은 피어슨 상관관계(pearson's correlation)이며, 스피어만(spearman)과 켄달(kendall)이 있음

  

▶ 왜 상관분석을 하는가?

    - 관계성이 있는 데이터를 취합했는지 확인하기 위해 상관분석을 함

    - 관계성이 가장 높은 변수를 주요 변수로 생각하며,

    - 분석 결과에 따라서 추가적인 데이터를 확보하려고 노력하는 일련의 과정

 

 

상관관계

 

  * 정리

      → 상관분석: 두 변수 간 어떤 관계를 가지고 있는지 분석하는 방법 => 선형적/비선형적 관계

      → 상관관계: 보통 한 쪽이 증가함에 따라서 다른 쪽도 증가하거나, 감소하는 경향을 파악해 두 변수의 통계적인 관계를 파악함. 관찰값들의 분포를 설명

      → 상관계수: 두 변수 사이의 상관성을 나타내는 계수로 일반적으로 피어슨 상관계수를 사용함

           ※ 1에 가까울 수록 양의 상관관계(정비례), -1에 가까울 수록 음의 상관관계(반비례)를 나타냄

           ※ 일반적으로 0.7이상이면 강한 상관관계를 가지고 있다고 본다.

      → 회귀분석으로 가기위해 꼭 거치는 관문 ** '상관'없는 '회귀'는 팥소없는 붕어빵과 같음

 

 

<활용 예제>

▶ Excel을 이용한 상관 분석 3가지 방법

    1) 산점도의 추세선 이용

         - 두 개의 종속 변수

    2) CORREL 함수 이용

         - 두 개의 종속 변수

    3) 데이터 - 통계 데이터 분석 - 상관 분석 이용

        - 두 개 이상의 종속 변수 가능

 

▶ Excel을 이용한 상관 분석 2단계

    ① 상관 분석

         → 비교 집단(종속 변수) 데이터 불러오기

         → 분석도구 - 상관 분석

 

 

    ② 상관계수 정리/해석 및 시각화

        → 상관계수 해석

             ※ 일반적으로 0.7이상이면 강한 상관관계를 가지고 있다고 본다.

        → 상관관계 시각화: 산점도 등

 

 

   * Excel을 이용한 상관분석-상관관계 (참고 영상 링크)

 

 

<석사논문 작성을 위한 기초 통계 6주 완성>

 

석사논문 작성을 위한 기초 통계 6주 완성 - 크몽

 

 

 

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*상관관계와 인과관계

==> 인과관계는 원인과 결과가 있지만, 상관관계는 원인과 결과를 구분하지 않고 서로 대등한 상태에서 생각하는 개념

-실험없이 현재 상태를 관찰하는 연구 : 관찰연구  예)설문조사

  => 아침밥<=> 성적, 설문조사

  => 인과관계를 주장할 수 없다. 다른 외부 환경이 관여되었을 수 있다.

  *상관관계가 번드시 인과관계를 의미하지는 않는다고 해도, 상관관계를 아는 것 역시 중요한 결과이다. 상관관계가 있다면 그 사이에 상관관계가 존재할 가능성이 있기 때문이다. 인과관계를 명확히 하기 전 단계로서 상관관계를 이용하여 인과와 관련된 변수 후보를 압축해 갈 수 있다.

  *상관관계는 두 변수 사이의 관련성이므로, 한 쪽 변수로부터  또 다른 변수를 예측할 수 있다.

  

-실험(; 무작위 통제 실험, randomized control trial, RCT)을 통한 연구: 실험연구

  => 아침밥<=> 성적, 아침을 먹게하고 성적조사

  => 인과관계를 주장할 수 있다. 다른 외부 환경을 제거할 수 있으므로

   *인과관계를 밝히는 것이 중요한 이유? 아침을 먹음으로서 성적을 올리는 개입이(통제가) 가능하다는데 있다.

   *인과관계를 알면 상관관계를 알 때보다 더 많은 정보 등을 알수 있다.